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龙图腾网获悉桂林理工大学南宁分校申请的专利一种基于轻量化YOLOv7的甘蔗断尾点目标检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117115429B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311108765.2，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于轻量化YOLOv7的甘蔗断尾点目标检测方法是由朱昌炜;黄荣学;周敬辉;吕顺岷;覃渝松设计研发完成，并于2023-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于轻量化YOLOv7的甘蔗断尾点目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于轻量化YOLOv7的甘蔗断尾点目标检测方法，包括以下步骤：S1甘蔗断尾点检测数据集的构建；S2甘蔗断尾点检测数据集的处理；S3YOLOv7检测算法的改进；S4改进后YOLOv7检测算法的训练；S4甘蔗断尾点检测。本发明能够解决现有技术中，整根甘蔗的机械化收获无法对合适的甘蔗断尾点进行准确识别的技术问题，能够使YOLOv7在甘蔗收割机上进行应用，使甘蔗收割机能够准确识别合适的断尾点，对整根甘蔗进行收割，降低整根甘蔗收获的含杂率，提高工作效率，增加效益。

本发明授权一种基于轻量化YOLOv7的甘蔗断尾点目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于轻量化YOLOv7的甘蔗断尾点目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1甘蔗断尾点检测数据集的构建； S2甘蔗断尾点检测数据集的处理； S3YOLOv7检测算法的改进； S4改进后YOLOv7检测算法的训练； S5甘蔗断尾点检测； 所述S3中，改进方法为：采用Mobilenetv3的网络结构对YOLOv7检测算法进行轻量化改进； 所述轻量化改进方法为：分析YOLOv7的网络结构，YOLOv7检测算法的网络结构主要由Input，Backbone和Head组成，将Head与Backbone在8倍下采样特征图C380*80、16倍下采样特征图C440*40、32倍下采样特征图C520*20分别进行融合，得到P3、P4、P5三部分；对Mobilenetv3的网络结构进行分析，找出输出特征图大小与YOLOv7中Backbone的C380*80、C440*40、C520*20大小一致的三个部分，并替换原YOLOv7中Backbone的C3、C4、C5，修改替换后的C3、C4、C5对应生成的P3、P4、P5三个部分，以及替换后新网络结构导致层数变换其他部分，得到轻量化YOLOv7检测算法； 所述S4中，训练方法为： ①.将改进后的YOLOv7检测算法的文件作为训练参数导入，调整相应参数，通过S2中得到的甘蔗断尾点检测数据集对改进后的YOLOv7检测算法进行训练，根据不同参数的训练结果，得到训练精度最高的模型； ②.对①中得到的训练精度最高的模型进行精度恢复； 所述的精度恢复方法为：将原YOLOv7检测算法作为教师模型，①中得到的精度最高的YOLOv7检测算法作为学生模型，将甘蔗断尾点检测数据集通过知识蒸馏技术，对①中得到的精度最高的YOLOv7检测算法进行精度恢复。

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